Искусственный интеллект в робототехнике
Направление 03.04.02 Физика
- Уровень образованияМагистратура
- Форма обученияОчная
- Период обучения2 года
О программе
Направление подготовки сочетает изучение физических основ с разработкой интеллектуальных систем и робототехники. Студенты осваивают алгоритмы ИИ, машинное обучение, сенсорику и автоматизацию, готовясь к созданию передовых технологических решений.
Преподаватели
Герман Евгений Иванович
Кандидат технических наук
Директор Студенческого конструкторского бюро БГУ, победитель Всероссийского конкурса студенческих научных обществ и конструкторских бюро в номинации «Робототехника, моделирование и электроника»
Архинчеев Валерий Ефимович
Доктор физико-математических наук
Профессор, победитель конкурсов научных проектов, финансируемых Российским научным фондом, член Объединенного учёного совета Сибирского отделения Российской академии наук
Номоев Андрей Валерьевич
Доктор физико-математических наук
Профессор, директор Института физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук, руководитель научной школы и научно-исследовательских проектов, включая программы, финансируемые федеральными научными фондами
Чимитов Тимур Андреевич
Кандидат физико-математических наук
Доцент, заведующий лабораторией физики неупорядоченных систем
Что будете изучать?
Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике
Эта дисциплина изучает применение методов искусственного интеллекта для решения задач в области мехатроники и робототехники. Включает в себя изучение нейронных сетей, алгоритмов обучения с подкреплением, многокритериальной оптимизации и адаптивного управления, что позволяет создавать интеллектуальные системы управления роботами.
Динамика и управление роботами
Дисциплина посвящена изучению законов движения и управления робототехническими системами. Студенты изучают динамику механических систем, методы стабилизации и управления движением роботов, а также алгоритмы планирования траекторий. Это необходимо для разработки эффективных и точных роботизированных устройств.
Моделирование роботов и робототехнических систем
В рамках этой дисциплины студенты учатся создавать математические и компьютерные модели роботов и робототехнических систем. Моделирование позволяет анализировать поведение систем в различных условиях, оптимизировать их конструкцию и управлять ими. Включает в себя использование специализированного программного обеспечения для симуляции и проектирования робототехнических систем.
Учебная программа
1 курс
- Основы физики для робототехники
- Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике
- Динамика и управление роботами
- Информационные системы мехатроники и робототехники
- Моделирование роботов и робототехнических систем
- Машинное обучение на Python
- Компьютерное моделирование и проектирование зубчатых передач
2 курс
- Элементы электромашинной автоматики
- Наноматериалы и нанотехнологии в робототехнике
- Прикладные физические исследования
- Программное обеспечение автоматизированных систем
- Физика твердого тела и его применение в робототехнике
Будущая карьерная траектория
- Инженер по робототехнике
- Специалист по искусственному интеллекту
- Системный аналитик
- Преподаватель
- Учёный
Будущее резюме
Образование
- ФГБОУ ВО «Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова», Институт математики, физики и компьютерных наук, магистратура по направлению 03.04.02 Физика, образовательная программа «Искусственный интеллект в робототехнике»
Опыт работы (прохождение практики)
- Улан-Удэнское приборостроительное производственное объединение
- Институт физического материаловедения СО РАН
- Клуб робототехники и программирования ROBODO
- Центр ядерной медицины
- Детский технопарк «Кванториум»
- Ростелеком
- Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова
- Республиканский центр образования
Профессиональные навыки и качества
- Разработка и программирование робототехнических систем
- Опыт работы с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения
- Моделирование и симуляция робототехнических систем
- Проведение физических исследований и экспериментов
- Представление результатов исследований и проектов на конференциях и семинарах
- Способность к быстрому обучению и адаптации к новым технологиям
Награды и достижения
- Победитель в номинации «Лучший доклад» на научно-практической конференции; Опыт выступлений и научной аргументации в профессиональной деятельности
Преимущества направления
- Специальные повышенные стипендии
- Участие в финансируемых проектах
- Небольшая аудиторная нагрузка
- Посещение занятий по гибкому графику, совмещая с работой